OpenAI、カリフォルニア州サンフランシスコに本拠を置く研究所で、大規模な言語モデルを含む人工知能技術を開発しています。 GPT-3のカスタムバージョンを作成する機能を発表しました、テキストと音声から人間型のコードを生成できるモデル。
これから 開発者は微調整を使用してGPT-3モデルを作成できます アプリケーションとサービスの特定のコンテンツに合わせて調整されているため、会社によっては、すべてのタスクとワークロードでより高品質の結果が得られます。
GPT-3に慣れていない人は、これを知っておく必要があります ディープラーニングを使用する自己回帰言語モデルです 人間のようなテキストを作成します。
これは 言語予測モデル サンフランシスコに本拠を置く、営利企業OpenAILPとその親会社である非営利企業OpenAIIncで構成される人工知能研究所であるOpenAIによって作成された第XNUMX世代GPT-nシリーズのXNUMXつです。
GPT-3は、文などのテキストメッセージから、自然言語の補足テキストを返します。
開発者 いくつかの例または「プロンプト」を表示することで、GPT-3を「プログラム」できます。
「私たちは、誰もが使いやすく、機械学習チームの生産性を高めるのに十分な柔軟性を備えたAPIを設計しました」とOpenAIはXNUMX月下旬に述べました。
現時点では、300を超えるアプリケーションがあります 生産性や教育など、さまざまなカテゴリや業界でGPT-3を使用しています 創造性とゲームさえ。
La 新しい精製能力 GPT-3設定では、顧客はGPT-3をトレーニングできます ワークロードの特定のパターンを認識する コンテンツの生成、特定の領域の範囲内でのテキストの分類と合成など。
実行可能なプロバイダーは、GPT-3を使用して、企業が顧客のフィードバックを活用できるようにします。 非構造化データを使用して、システムは顧客のフィードバックと相互作用を要約したレポートを作成できます。 GPT-3をカスタマイズすることで、Viableはレポートの精度を66％から90％に高めることができたでしょう。
同じことがKeeperTaxにも当てはまります。これは、銀行または支払いアカウントから税レポートのペイロードデータを自動的に分類して抽出することにより、自営業の会計を簡素化するツールです。 Keeper Taxは、GPT-3を使用して銀行取引明細書データを解釈し、税控除の対象となる可能性のある費用を見つけます。 同社は、モデルが特定のパフォーマンスしきい値を下回った例に焦点を当て、製品の実際のパフォーマンスに基づいて毎週新しいデータでGPT-3を改良し続けています。
たくさん 開発者は毎週約500の新しいサンプルを追加します モデルを改良します。 Keeper Taxによると、調整プロセスにより、週ごとに1％の改善が見られます。
«このAPIの開発で私たちが非常に注意を払い、主張していることの3つは、機械学習のバックグラウンドを必ずしも持っていない開発者がAPIにアクセスできるようにすることです」とOpenAIの技術スタッフメンバーであるレイチェルリムは述べています。 「それ自体が現れる方法は、コマンドライン呼び出しを使用してGPT-XNUMXテンプレートをカスタマイズできることです。 [私たちは]そのアクセシビリティのおかげで、テクノロジーに最も多様な問題をもたらすことができる、より多様なユーザーにリーチできることを願っています。」
Limは、GPT-3の改良機能は、標準のGPT-3モデルと比較して、正確に適合したモデルからより高い頻度でより良い品質の結果を期待できるため、コスト削減にもつながる可能性があると述べています（OpenAIは、モデルが生成するトークンまたはワードの数。）
OpenAIは洗練されたモデルにプレミアムを持っていますが、Limは、ほとんどの洗練されたモデルはより少ないトークンでより短いプロンプトを必要とし、それはまたお金を節約することができると言います。
GPT-3 APIは、2020年から公開されています。発売の2年前、その設計者は、機械学習がドープされたこのシステムが悪意のある人の手に渡った場合は危険です。